1 引言

1.1 网络信息的含义及特征

1.2 网络信息的社会化标注

1.3 网络信息社会化标注的基础理论

第一部分 理论基础及方法基础

2 理论基础

2.1 信息内容的主题识别

2.2 信息主体间关联识别

2.3 信息内容的可信测度

3 方法基础

3.1 矩阵奇异值分解与隐含语义分析

3.2 贝叶斯推理及贝叶斯网络

3.3 社会网络分析与异质信息网络分析

3.4 语义网络与知识图谱

第二部分 网络信息的模式识别

4 主题挖掘

4.1 基于贝叶斯隐含语义分析的标注主题聚类

4.2 基于动态贝叶斯模型的标注主题聚类

4.3 基于贝叶斯层级模型的标注主题聚类

5 关联挖掘

5.1 社会化标注系统要素的社区划分

5.2 社会化标注系统要素的排序

5.3 社会化标注系统要素的语义识别

第三部分 网络信息的可信测度

6 概率性可信测度

6.1 基于贝叶斯推理的社会化媒体网络信息内容可信测度

6.2 基于贝叶斯网络的社会化媒体网络信息内容可信测度

6.3 基于迁移学习的社会化媒体网络信息内容的可信测度

7 语义性可信测度

7.1 基于专家性用户经验构建语义网络

7.2 基于大众性用户体验构建语义网络

7.3 基于KL散度的文本分类研究

参考文献